Aria в Палате лордов 🇬🇧 На следующей неделе мы присоединимся к панели по вопросам ИИ и креативных индустрий в Лондоне, организованной @WIRED Summer Lab и @aifaventures. Ариа из @PalomarRo будет выступать вместе с лидерами из музыки, моды, кино и искусства.

<История, Получение Нового Импульса> В @StoryProtocol появился новый участник, который меняет индустрию контента через токенизацию ИП. Это Сандип Чинчали, профессор в UT Austin и эксперт в области ИИ, робототехники и распределенных систем. Сандип Чинчали, бывший исследователь NASA, изучал генеративный ИИ и облачную робототехнику в Стэнфорде, а сейчас является профессором в UT Austin, занимающимся автономным вождением и распределенными моделями машинного обучения. Во время своих исследований он установил черные ящики непосредственно в автомобилях для сбора данных из реального мира, анализируя редкие сцены, известные как "долгие хвосты". Он глубоко осознал важность качества и дефицита данных, маркируя эти данные и обучая легковесные модели ИИ на аппаратном обеспечении TPU глубокого обучения. В процессе он задал себе вопрос. "Чтобы ИИ функционировал должным образом в реальности, ему нужны качественные данные, а не просто модели. И для того, чтобы собирать эти данные добровольно, необходима эффективная структура стимулов." Он нашел ответ в Story. @StoryProtocol определяет данные не просто как ресурс, а как ИП и строит систему вознаграждений на блокчейне. Сбор редких данных → Маркировка → Синтез → Регистрация на блокчейне → Распределение роялти Каждый шаг прозрачно отслеживается на цепочке. Профессор Сандип объясняет это следующим образом. "Я регистрирую редкую сцену вождения, зафиксированную моей видеокамерой, на Story, а друг маркирует ее. На основе этого ИИ создает синтетические данные, генерируя связанное ИП на каждом этапе, и роялти автоматически распределяются всем участникам." В качестве Главного AI Офицера Story профессор Сандип Чинчали будет руководить общей стратегией ИИ, инфраструктурой данных для обучения на блокчейне и дизайном распределенной системы вознаграждений за данные. Он определяет ценность данных следующим образом. "Данные — это новый ИП."

Мы спросили @SPChinchali о роли ИП в эпоху ИИ. "По сути, все публичные наборы данных имеют некомерческую лицензию. "Иногда генеративные модели ИИ, которые создают изображения, могли быть обучены на данных, небезопасных с точки зрения ИП, и они даже не могут использовать синтетические данные." "На чем действительно сосредоточен @StoryProtocol, так это на следующем поколении базовых моделей." "Вы не можете просто собирать эти данные в интернете."

Команда разработчиков AI-агентов

<Начинается новая глава: приветствуем Сандипа Чинчали на посту главного директора по ИИ> На прошлой неделе мы поделились главой 2 истории. Наша цель — создать инфраструктуру, основанную на ИИ, для экономики интеллектуальной собственности стоимостью в семьдесят триллионов долларов. Сегодня это видение движется вперед. Я рад приветствовать @SPChinchali в качестве нашего главного директора по ИИ. Когда я впервые увидел биографию Сандипа (докторская степень Стэнфорда, NASA JPL, профессор в UT Austin, ранний инженер в стартапе, приобретенном VMware), я ожидал глубоко технический, академический профиль. Но меня поразило, как четко он связывает свою экспертизу с тем, что действительно нужно построить. Он провел более десяти лет, работая над одной из самых сложных задач в области ИИ: как захватить и структурировать правильные данные из реального мира для обучения интеллектуальных систем. Он собирал и маркировал данные с длинным хвостом, обучал модели на крайних устройствах и сталкивался с теми же ограничениями, с которыми сейчас сталкиваются лаборатории ИИ. Его вера в криптовалюту возникла из личного опыта. Он увидел в ней единственную жизнеспособную основу для стимулов, происхождения и координации в масштабах. Со временем эта убежденность стала более четкой. После многих лет работы над этими проблемами в лабораториях робототехники, в классах и в стартапах, Сандип пришел к ясному выводу: для их решения требуется что-то специально созданное. Когда он увидел, что мы построили в Story, это мгновенно сработало. Это был недостающий элемент. И он привносит с собой людей. Одно из того, что я заметил в начале наших разговоров, это то, как часто он говорит о своих студентах. Не просто мимоходом, а с настоящей гордостью и любопытством. Он упоминает, что они строят, что их вдохновляет, какие вопросы они задают. И как-то эти истории всегда возвращаются к тому, над чем мы работаем в Story. Эта привычка переплетать идеи между людьми и дисциплинами не является показной. Это просто его способ мышления. Это любопытство и открытость — часть того, что делает его таким мощным коммуникатором. Он не упрощает сложность ради доступности. Он строит мосты. Будь то разговор с исследователями, строителями или партнерами, он встречает людей там, где они находятся, и ведет их вперед. Это именно тот тип мышления, который соответствует моменту. Направление ИИ становится все более ясным. Конкуренция больше не заключается в вычислениях или дизайне моделей. Вычисления сосредоточены. Модели клонируются в течение нескольких недель. То, что остается дефицитом, — это данные: особенно данные, очищенные от интеллектуальной собственности, реальные данные, которые нельзя собрать или смоделировать. В последние несколько месяцев ведущие команды ИИ обращались к нам в поисках инфраструктуры, которая сделала бы эти данные пригодными для использования. Они хотят системы, в которых происхождение, разрешения и потоки роялти встроены с самого начала. Story — единственная инфраструктура, специально разработанная для того, чтобы обеспечить это в масштабах. Мы регистрируем реальные данные как интеллектуальную собственность, отслеживаем их полный жизненный цикл от захвата до аннотации и синтетической генерации, и распределяем роялти между всеми участниками. Чтобы возглавить эту работу, нам нужно было больше, чем техническая экспертиза. Нам нужен был кто-то, кто мог бы соответствовать масштабу и амбициям того, что мы строим: кто-то с редким сочетанием глубокого системного мышления, практического опыта и искреннего любопытства. Это Сандип. Он строил в области робототехники, машинного обучения и децентрализованной инфраструктуры. Не менее важно, что он приносит открытость и интеллектуальную щедрость, которые делают его связующим звеном. Он внимательно слушает, извлекает идеи из разных областей и связывает все это с более широкой картиной. Это сочетание строгости, ясности и цели — именно то, что требует этот момент. Сандип будет руководить стратегией ИИ Story в области исследований, продуктов и развития экосистемы, включая запуск новых примитивов для децентрализованных данных и обучения. Это важный шаг вперед для Story. Мы верим, что интеллектуальная собственность на данные определит следующую эру ИИ. С Сандипом на борту это будущее становится доступным. Давайте строить. Ожидайте новостей на следующей неделе.

Я провел свою карьеру, задаваясь одним вопросом: как нам собрать правильные данные, чтобы ИИ работал в реальном мире? От лабораторий Стэнфорда до классов в Техасском университете в Остине я искал повсюду. Ответ не в еще одной лаборатории ИИ, а в блокчейне, созданном для того, чтобы рассматривать данные как интеллектуальную собственность. Вот почему я присоединяюсь к @StoryProtocol в качестве их главного AI-офицера. В Стэнфорде я изучал "облачную робототехнику", как флоты роботов могут использовать распределенные вычисления для совместного обучения. Я даже установил видеорегистратор в своем автомобиле, чтобы решить эту задачу: Если роботы могут загружать только 5–10% того, что они видят, как нам выбрать самые ценные данные? Большая часть этого была скучной записью с автомагистрали. Но <1% запечатлело редкие сцены: самоуправляемые Waymo, строительные площадки, непредсказуемые люди. Эти данные с "длинным хвостом" делали модели умнее. Я вручную размечал их, даже платил сервису разметки Google Cloud, чтобы аннотировать мои записи с нишевыми концепциями, такими как "LIDAR-устройство" и "автономное транспортное средство", и обучал модели, которые работали на TPU размером с USB. Но академия имеет свои пределы. В Техасском университете в Остине мои вопросы изменились: → Как нам краудсорсить редкие данные для улучшения ML? → Какие системы стимулов действительно работают? Это привело меня в крипто – блокчейны, токеновые экономики, даже DePIN. Я вел блог, писал статьи о децентрализованном ML, но все еще задавался вопросом: кто на самом деле строит эту инфраструктуру? Совершенно случайно я встретил команду Story. Меня пригласили выступить с докладом в их офисе в Пало-Альто. Это было в 18:00, комната все еще была полна. Я болтал о "Нейро-символическом ИИ" и закончил слайдом под названием "Щепотка крипты". Этот доклад превратился в консультативную роль, которая теперь переросла во что-то гораздо большее. Мы находимся на переломном моменте. Вычисления в основном решены. Архитектуры моделей копируются за ночь. Настоящая преграда – данные. Не скопированные данные с Reddit. Не бесконечный язык. А данные с правами, длинного хвоста, реальные данные, которые обучают воплощенный ИИ – роботы, автономные транспортные средства, системы, которые ориентируются в нашем беспорядочном мире. Представьте это: я захватываю редкую сцену вождения на видеорегистратор и регистрирую ее в Story. Друг размечает ее. Агент ИИ создает синтетические варианты. На графовой цепочке Story каждый становится связанным с интеллектуальной собственностью. Роялти автоматически возвращаются. Все получают оплату, каждый шаг отслеживается в цепочке. Вот почему я теперь главный AI-офицер в Story, строя рельсы для децентрализованных, очищенных от прав данных для обучения. Пора сделать данные новой интеллектуальной собственностью. Story – это место, где это можно сделать. Скоро будет много нового. Поехали.

Робототехника является быстро развивающейся областью, которая за последние годы претерпела значительный прогресс, особенно в связи с недавними достижениями в области VLM. Это заставляет меня задуматься о том, как следует обращаться с правом собственности на роботов.

Данные — самый ценный актив IP. @StoryProtocol переписывает инфраструктуру IP, чтобы ускорить следующую волну инноваций в области ИИ. От обучающих данных до IP RWAs, Глава 2 здесь, и это только начало. 🧵⤵️

Подождите, что еще принесет это партнерство

Компания, которая является инфраструктурой для вычислений, только что достигла рыночной капитализации в 4 триллиона долларов. А что насчет инфраструктуры, которая предоставляет права собственности на данные, регистрируя и лицензируя их? Превращение данных в интеллектуальную собственность?